Aupa Habr!
Nerabeentzako dirua irabazteko modu ezohiko bati buruz hitz egin nahiko genuke hackatoietan parte hartzeaz. Hau bai ekonomikoki onuragarria da eta eskolan eta liburu adimendunak irakurriz lortutako ezagutzak praktikan jartzeko aukera ematen du.
Adibide sinple bat da iazko Adimen Artifizialaren Akademiako hackatoia eskola-umeentzat. Bertako parte-hartzaileek Dota 2 jokoaren emaitza iragarri behar izan zuten. Lehiaketaren irabazlea Alexander Mamaev izan zen, Chelyabinskeko hamargarren mailako ikaslea. Bere algoritmoak zehaztasun handiz zehaztu zuen borrokaren talde irabazlea. Horri esker, Alexander sari handia jaso zuen - 100 mila errublo.
Alexander Mamaev-ek sariaren dirua nola erabili zuen, ikasleari zer ezagutza falta zaion MLrekin lan egiteko eta zein norabide AIren alorrean interesgarriena deritzo - ikasleak elkarrizketa batean esan zuen.
β Kontaiguzu zeure buruari buruz, nola piztu zitzaizun AIarekiko interesa? Zaila izan al zen gaian sartzea?
β 17 urte ditut, aurten eskola amaitzen ari naiz, eta duela gutxi Chelyabinsk-etik Moskutik gertu dagoen Dolgoprudny-ra joan nintzen. Kapitsa Fisika eta Teknologia Lizeoan ikasten dut, hau Mosku eskualdeko ikastetxe onenetako bat da. Apartamentu bat alokatu nezake, baina ikastetxeko barnetegi batean bizi naiz, hobeto eta errazagoa da lizeoko jendearekin komunikatzea.
AI eta MLri buruz entzun nuen lehen aldia 2016an izan zen ziurrenik, Prisma agertu zenean. Orduan 8. mailan nengoen eta olinpiaden programazioa egiten ari nintzen, olinpiada batzuetara joan nintzen eta hirian ML topaketak egiten ari ginela jakin nuen. Asmatu, nola funtzionatzen duen ulertzea interesatzen zitzaidan, eta hara joaten hasi nintzen. Bertan oinarrizkoak ikasi nituen lehen aldiz, gero Interneten ikasten hasi nintzen, hainbat ikastarotan.
Hasieran, Konstantin Vorontsoven errusieraz egindako ikastaro bat baino ez zegoen, eta irakasteko modua zorrotza zen: termino asko zituen eta deskribapenetan formula asko zeuden. Zortzigarren mailako ikasle batentzat hori oso zaila zen, baina orain, hain zuzen ere hasieran halako eskola batetik pasatu nintzenez, terminoek ez didate zailtasunik sortzen benetako arazoetan praktikan.
β Zenbat matematika jakin behar duzu AIarekin lan egiteko? Ba al dago nahikoa ezagutza eskola-curriculumetik?
β Zentzu askotan, ML 10-11 mailetako eskolaren oinarrizko kontzeptuetan oinarritzen da, oinarrizko aljebra lineala eta bereizketa. Produkzioaz ari bagara, arazo teknikoez, orduan, zentzu askotan, ez da beharrezkoa matematikarik; arazo asko saiakuntzaz eta akatsez konpontzen dira. Baina ikerketaz hitz egiten badugu, teknologia berriak sortzen direnean, ez dago inon matematikarik gabe. Matematika oinarrizko mailan behar da, gutxienez matrize bat aplikatzen edo, erlatiboki esanda, deribatuak kalkulatzen jakiteko. Hemen ez dago matematika ihesik.
β Zure ustez, pentsamolde analitiko naturala duen edozein ikaslek konpon ditzake ML arazoak?
- Bai. Pertsona batek badaki zer dagoen MLren muinean, datuak nola egituratzen diren eta oinarrizko trikimailuak edo hack-ak ulertzen baditu, ez du matematikarik beharko, lanerako tresna asko beste pertsona batzuek idatzi baitituzte. Guztia ereduak aurkitzera dator. Baina dena, noski, zereginaren araberakoa da.
β Zer da zailena ML arazo eta kasuak ebazteko?
β Zeregin berri bakoitza zerbait berria da. Arazoa lehendik ere forma berean egon balitz, ez litzateke konpondu beharko. Ez dago algoritmo unibertsala. Arazoak konpontzeko trebetasunak trebatzen dituen, arazoak nola konpondu zituzten kontatzen duten eta garaipenen istorioak deskribatzen dituzten pertsonen komunitate handi bat dago. Eta oso interesgarria da haien logika, ideiak jarraitzea.
β Zein kasu eta arazo konpontzea interesatzen zaizu gehien?
β Hizkuntzalaritza konputazionalean espezializatuta nago, testuak, sailkapen-arazoak, chatbot-ak eta abar interesatzen zaizkit.
β Sarritan parte hartzen al duzu AI hackatoietan?
β Hackathons-ak, hain zuzen ere, Olinpiadaren beste sistema bat dira. Olinpiadak arazo itxiak ditu, parte-hartzaileak asmatu behar dituen erantzun ezagunekin. Baina bada zeregin itxietan trebea ez den jendea, baina irekietan denak zatitzen dituena. Beraz, zure ezagutzak modu ezberdinetan probatu ditzakezu. Arazo irekietan, batzuetan teknologiak hutsetik sortzen dira, produktuak azkar garatzen dira eta antolatzaileek ere ez dakite askotan erantzun zuzena. Askotan parte hartzen dugu hackatoietan, eta honen bidez dirua irabaz dezakegu. Hau interesgarria da.
- Zenbat irabaz dezakezu honetatik? Nola gastatzen duzu sariaren dirua?
β Nire lagunak eta biok VKontakte hackathonean parte hartu genuen, eta bertan Ermitan margolanak bilatzeko aplikazioa egin genuen. Telefonoaren pantailan emotikono eta emotikono multzo bat bistaratzen zen, multzo hau erabiliz argazki bat aurkitzea beharrezkoa zen, telefonoa argazkira seinalatzen zen, neurona-sareak erabiliz ezagutzen zen eta, erantzuna zuzena bazen, puntuak ematen ziren. Pozik eta interesatuta geratu ginen gailu mugikor batean margolan bat antzemateko aukera ematen zigun aplikazio bat sortu izanagatik. Behin-behinean lehen postuan geunden, baina legezko tramite baten ondorioz 500 mila errubloko saria galdu genuen. Pena da, baina ez da hori nagusia.
Horrez gain, Sberbank Data Science Journey lehiaketan parte hartu zuen, non 5. postua lortu zuen eta 200 mila errublo irabazi zituen. Lehenengoagatik milioi bat ordaindu zuten, bigarrenagatik 500 mila. Sarien funtsak aldatu egiten dira, eta orain handitzen ari dira. Goian egonda, 100 eta 500 mila lor ditzakezu. Sariaren dirua hezkuntzarako gordetzen dut, hau da nire ekarpena etorkizunari, eguneroko bizitzan gastatzen dudan dirua, neure burua irabazten dut.
β Zer da interesgarriagoa: banakako edo taldekako hackath-ak?
β Produktu bat garatzeaz ari bagara, talde bat izan behar du; pertsona batek ezin du egin. Besterik gabe, nekatu egingo da eta laguntza behar du. Baina, adibidez, AI Academy hackathonaz ari bagara, orduan zeregina mugatua da, ez dago produktu bat sortu beharrik. Interesa ezberdina da: arlo honetan garatzen ari den beste pertsona bat gainditzea.
β Nola aurreikusten duzu gehiago garatzeko? Nola ikusten duzu zure ibilbidea?
β Orain helburu nagusia zure lan zientifiko serioa prestatzea da, ikerketa, munduko herrialde ezberdinetan egiten diren NeurIPS edo ICML - ML bezalako kongresu nagusietan ager dadin. Karrera galdera zabalik dago, begiratu nola garatu den ML azken 5 urteetan. Azkar aldatzen ari da, orain zaila da gero zer gertatuko den aurreikustea. Eta lan zientifikoez gain ideiei eta planei buruz hitz egiten badugu, agian nire burua nolabaiteko proiektu batean ikusiko nuke nire burua, AI eta ML arloko startup bat, baina hori ez da ziurra.
β Zure ustez, zein dira AI teknologiaren mugak?
β Beno, oro har, AI buruz hitz egiten badugu nolabaiteko adimena duen, datuak prozesatzen dituen gauza gisa, gero, etorkizun hurbilean, gure inguruko munduaren nolabaiteko kontzientzia izango da. Hizkuntzalaritza konputazionalean sare neuronalei buruz hitz egiten badugu, adibidez, tokian tokiko zerbait modelatzen saiatzen ari gara, adibidez, hizkuntza, ereduari gure munduari buruzko testuingurua ulertu gabe. Hau da, hori AIan txertatzeko gai bagara, elkarrizketa ereduak sortzeko gai izango gara, hizkuntza ereduak ezagutu ez ezik, ikuspegia eta gertaera zientifikoak ezagutuko dituzten txat-botak. Eta hau da etorkizunean ikusi nahiko nukeena.
Bide batez, Adimen Artifizialaren Akademia hackaton berri baterako eskola-umeak kontratatzen ari da. Sariaren dirua ere handia da, eta aurtengo zeregina are interesgarriagoa da - Dota 2 partida bateko estatistiketan oinarrituta jokalari baten esperientzia iragartzen duen algoritmo bat eraiki beharko duzu. Xehetasunetarako, joan hona. .
Iturria: www.habr.com